DFT計算とベイズ最適化、そしてドメイン知識を駆使して新たな有機半導体材料の分子を開発しました！[パナソニック&金子研の共同研究論文]
パナソニックと金子研における共同研究の成果の論文が The Journal of Physical Chemistry A に掲載されましたので、ご紹介します。タイトルは Design of Molecules with Low Hole ...
ケモメトリックス
線形モデルだからといって非線形モデルより外挿性が高いわけではまったくありません
よくある誤解の一つに、線形モデルは予測精度が低いけど外挿性が高い、非線形モデルは予測精度が高いけど外挿性が低い、というのがあります。回帰モデルが線形だからといって非線形モデルより予測精度が低いわけではありませんし、線形モデルだからといって非...
Datachemical LAB にどんな価値があるか
化学・化学工学分野におけるデータ解析・機械学習クラウドサービス「Datachemical LAB」の価値についてです。なお、無料トライアルを終えたほぼ全員が Datachemical LAB を即決していただき、そうでなくても、次の年度初め...
SELFIESに基づいてシンプルに新規な化学構造を生成するPythonコードをDCEKitに公開します！
(アイキャッチ画像は、Midjourney にて chemical structures, molecules, organic chemistry, benzene, carbon, hydrogen で描画) データ解析・機械学習に基づ...
Datachemical LABで解ける実践的な課題
Datachemical LAB をご利用いただき、皆様どうもありがとうございます。 分子設計・材料設計・プロセス設計におけるいろいろな問題・課題に対して、ご活用いただいているようで開発者としてとても嬉しい限りです。ご質問やご要望もいただい...
サンプルをグループごとにトレーニングデータとテストデータに分割する機能をDCEKitに搭載しました！
回帰モデルやクラス分類モデルの予測性能を評価するとき、トレーニングデータとテストデータにサンプルを分割して、トレーニングデータでモデルを構築し、テストデータで構築されたモデルを評価します。一般的には、scikit-learn の train...
Datachemical LAB の出現によるデータ解析・機械学習の変化
分子設計・材料設計・プロセス設計・プロセス管理において、データ解析・機械学習をすることが一般的になってきました。ケモインフォマティクス・マテリアルズインフォマティクス・プロセスインフォマティクスという言葉も色々な場面で使われています。企業の...
Datachemical LABによって研究者やエンジニアが実験や製造に集中できるようになった
ケモインフォマティクス・マテリアルズインフォマティクス・プロセスインフォマティクスが一般的に行われるようになってきました。これまで蓄積されたデータを用いたり、これから得るためのデータをうまく活用したりして、データ解析・機械学習によって構築し...
データは嘘をつかないので、データを集めたりデータから得られる結果を解釈したりするときにデータに嘘をつかないようにする
分子や材料やプロセスのデータを扱い、データ解析・機械学習をします。その結果、数理モデルが得られたり、数理モデルに基づいて新たな材料や分子や材料やプロセスを設計できたりします。 データ解析や機械学習で扱われるデータは、多くの場合、人が集めます...
特徴量の標準化(オートスケーリング)をするときのちょっとした工夫
説明変数 x のデータを準備して、低次元化やクラスタリングによりデータセットの可視化や解釈をしたり、x と目的変数 y のデータを揃えて回帰分析やクラス分類をしたりするときに、データセットの前処理の一つとして、基本的に特徴量の標準化 (オー...